我国农业增长与工业增长关系的实证研究，本文主要内容关键词为：我国农业论文,实证研究论文,关系论文,工业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、导言
在二元经济的框架下，发展经济学对工业与农业的关系做了深入探讨。在刘易斯首创的二元模型中，农业的作用主要是向一个不断成长的工业部门提供剩余劳动力。而在费景汉—拉尼斯以及乔根森的二元扩展模型中，农业发展与工业发展互相依存、互相推动。国内外大量的经验表明：忽视农业发展、片面强调工业化的战略是行不通的。从长期看，农业在国民经济中的份额趋于下降，但农业在工业化进程中却起着非常特殊的作用。只要农业的现代化没有实现，农业就始终制约着工业和整个国民经济的增长。
在新中国50多年的经济发展过程中，农业取得的成就举世公认。然而，我国长期推行重工业优先发展的战略，导致农业发展滞后，工农业之间形成了典型的二元经济结构。在相当长的历史时期中，国家经济建设始终受到来自农业部门的紧约束。1959～1961年的盲目“跃进”和自然灾害让我国付出了3000万人口死于饥饿、经济建设全面收缩的沉重代价。改革开放以来，随着我国经济体制突破旧框架以及农产品收购价格提高，我国农业中的激励机制得以恢复，农产品供给能力显著提高。从一定意义上讲，正是农业的持续增长才支撑了20世纪80年代以来我国经济的高速增长。就农业本身而言，随着我国农业由传统农业向现代农业转变，农村市场经济不断发展，农产品市场也由过去的卖方市场逐步转变为买方市场，需求因素已经成为制约农业发展的重要力量(王秀清，1999)。尽管农业增长受到来自需求方面的制约，但影响农业供给方面的因素并未消失，有的甚至不断突出。农业本身的特殊属性，加之在经济发展过程中可耕地面积不断减少、农业比较优势趋于下降、劳动力不断向城市流动等因素的综合作用，均可能导致我国农业产出的较大波动。可以说，在新的历史条件下，我国农业发展从过去单纯的供给制约转向了供给和需求的双重制约。
尽管我国农业在国民经济中的比重持续下降，但农业增长与工业增长之间的互动关系并没有改变。在国民经济高速增长的背景下，农业占GDP的比重已经从20世纪80年代初期的30％降到1996年的20％以下，到2003年，该比率进一步降至不足15％。农业比重下降、工业比重上升虽然是经济发展的客观规律，但这种下降应当是渐进的，并保持一种稳定的比例关系。这是因为农业比重短期内的迅速下降会推动国内工资和物价上涨，牵制和影响工业增长乃至整个国民经济的稳定增长。可见，农业的增长状况依然是制约我国工业增长乃至整个经济增长的重要因素。
二、农业增长与工业增长
大量研究表明：农业的波动往往是工业和整个国民经济波动的根源。保罗·贝罗赫(1974)曾对40个发展中国家1950～1970年工业和农业的增长率进行过比较研究。他发现，农业增长与工业增长具有很强的相关性，农业每次衰退发生之后，紧接着便是制造业下降；同样，每次农业增长加快，也能导致工业增长加快。我国学者对我国农业增长与工业增长的观察也表明：我国每一次经济形势恶化都始于农业产出下降，每次经济调整成功也都以农业发展形势好转为条件，农业波动成为工业波动和整个国民经济波动的根源(牛若峰，2000)。图1反映的是1953～2003年我国农业增长率和工业增长率的比较（注：本文原始数据来源于《新中国五十年统计资料汇编》(中国统计出版社，1999年)，1998年以后的数据根据《中国统计年鉴2004》(中国统计出版社，2004年)补充。）。
附图
图1 农业增长率和工业增长率的比较
从图1可以清楚地看到：在50年的经济发展中，每次农业增长停滞不前或大幅度下降都会导致工业增长率停滞或下降。农业增长率与工业增长率不仅有同方向变动的趋势，而且在新中国建国以来发生的四次较大的工业增长率下降中，有三次是农业增长率下降在前，一次二者是保持同步。而工业增长率的上升也往往由农业增长率的先期上升所引导。图1是农业增长率和工业增长率的时间序列，从直觉上看，两者具有很强的相关关系，而且往往是农业增长率下降在前，工业增长率下降在后。为了证实这一观察，本文对两个时间序列做滞后一期和滞后二期的格兰杰因果检验(Granger Causality)。在滞后一期的检验中，原假设“农业增长率不是工业增长率之因”在10％的显著性水平上被拒绝，而“工业增长率不是农业增长率之因”没有被拒绝。它表明，农业增长率的变化引起了下一年工业增长率的变化，而工业增长率的变化并不导致下一年农业增长率的变化。滞后二期的格兰杰因果检验未通过检验。检验结果如表1所示。
表1 对工业增长率和农业增长率序列滞后一期的格兰杰因果检验
零假设 F统计量P值
工业增长率不是农业增长率之因0.4097
0.5252
农业增长率不是工业增长率之因3.3848[*]0.0721
注：***表示显著性水平在1％以内，**表示显著性水平在5％以内，*表示显著性水平在10％以内。
上述检验表明，农业波动对工业波动的影响是非常快的，农业产出的波动马上就会引起下一年工业产出的波动。为什么会出现“农业增长决定工业增长”的规律性现象呢？笔者认为主要有三个原因。首先，这是由农业与工业关系的本质决定的。就传统农业而言，农业的产出直接是工业的投入，而不是相反，因此，农业剩余的规模决定工业的规模。其次，与工业相比，农业对自然、气候及资源条件的依赖非常大，农业本身具有不稳定的特点。再次，它与我国长期以来推行的“重工轻农”发展战略有关。在这种战略的指导下，工业化是国家经济建设的重点，农业则是工业扩张和经济增长的工具。尽管人们经常强调农业是国民经济的基础，但只是当农业成为工业扩张和经济增长的制约因素时，人们才不得不去重视农业增长，才会去增加对农业的投入。而一旦农业形势有所好转，农业的基础地位就会被忽视。追求经济高增长的政策又会转化为对农业的“挤压”，从而违背产业之间平衡发展的规律，直至农业生产的下降又一次成为工业扩张的瓶颈。
三、误差修正模型
当两个变量都是非平稳变量时，直接建立回归模型可能导致虚假回归问题。然而，当两个非平稳变量具有协整关系时，利用误差修正模型可以揭示两个变量围绕长期均衡关系的波动。根据上述分析，我国农业增长与工业增长存在紧密的同步变化关系。为了更好地描述工业与农业之间的联系，本文在对农业增加值和工业增加值变量的平稳性以及相互之间的协整性进行检验的基础上建立一个误差修正模型，以揭示新中国建国以来农业增长与工业增长的长期趋势，以及两者短期变化之间的相互关系。图2是按不变价格计算的农业增加值和工业增加值的散点图，纵轴表示工业增加值，横轴表示农业增加值。从图2上看，二者存在着近似的指数关系。故对两个变量都取对数。图3是按不变价格计算的对数序列工业增加值和农业增加值的散点图。纵轴是取对数的实际工业增加值(以下用LnS表示)，横轴是取对数的实际农业增加值(以下用LnA表示)。可以看出，二者保持较强的线性关系。
附图
图2 工业增加值与农业增加值
附图
图3 工业增加值与农业增加值(对数)
为了建立误差修正模型，首先要对两个时间序列进行平稳性检验，检验结果如表2所示。
表2 平稳性检验的结果
DLnADLnSD[2]LnA
D[2]LnS
C— — 0.035(3.02)
0.057(2.46)
LnA(-1) 0.015[2.76[*]] — ——
DLnA(-1) 0.186(1.29) — ——
LnS(-1) — 0.017[1.93] ——
DLns(-1) — 0.329(2.41) ——
D[2]LnA(-1) — — -0.83[-5.83[***]] —
D[2]LnS(-1) — — —-0.717[-5.25[***]]
标准差
0.070.150.069 0.144
DW
2.021.782.01 1.77
注：方括号内的数字为DF或ADF值。***表示显著性水平在1％以内，**表示显著性水平在5％以内，*表示显著性水平在10％以内。
从检验结果看，LnA和LnS这两个序列基本上是非平稳序列，而差分变量DLnA和DLnS是平稳变量。因此，LnA和LnS这两个序列均为一阶单整，即：LnA～I(1)，LnS～I(1)。根据计量经济学原理，两个不平稳序列不能直接建立方程，除非两者具有协整关系。下面本文检验两个序列是否具有协整性。假定工业产出与农业产出的关系如(1)式所示：
LnS=α+βLnA+μ[，t](1)
估计结果如下：
LnS=-0.97+1.61LnA(2)
(-8.20)(30.31)
R[2]=0.95 标准差=0.2716 DW=0.46
对公式(1)残差序列μ[，t]进行AEG检验，检验结果表明：AEG值以5％的显著性水平拒绝两个序列不存在协整关系的零假设，可以认为LnS和LnA存在协整关系。该式描述的是LnS与LnA的稳定关系。这两个具有协整性的变量可以建立如下误差修正模型：
DLnS=0.43DLnS(-1)+0.37DLnA-0.28[LnS(-1)+0.97-1.61LnA(-1)](3)
(3.89)[***] (1.59)(-3.92)[***]
标准差=0.13DW=1.81
从公式(3)可见，除DLnA外，其它解释变量均以较高的显著性水平通过t检验。在下面的稳健性检验部分可以看到，该项系数的t值较小，受到一些异常值的影响。只要排除这些异常值，该项可以顺利通过t检验。DW值也通过检验，这说明，残差序列中已不含异方差。图4为该模型的残差图。残差序列表现出白噪声序列的特点，这表明，该模型的模拟性较好。
附图
图4 模型残差图
从该模型可以看出：
第一，工业产出与农业产出保持指数关系。从长期看，工业产出对农业产出的弹性约为1.61，即平均来看，农业产出每增加1％，工业产出增加1.61％。这反映了我国仍处于农业份额持续下降、工业份额持续上升的结构变动之中。
第二，工业增长率与农业增长率围绕这一长期关系存在显著的修正关系。当工业份额高于这一长期关系时，工业增长率就会下降；反之，当工业份额低于这一长期关系范围，工业增长率就会提高。
第三，在控制了这一长期关系后，农业增长率对工业增长率具有明显的决定作用。农业增长率越高，工业增长率也越高。当用滞后变量控制了影响工业增长率的其它因素后，农业增长率每提高1％，工业增长率就会提高约0.37％。
四、稳健性检验
表3中的第一列是上述误差修正模型的基本回归式。从DLnA项的系数来看，农业增加值的对数差分项以略高于10％的显著性水平通过检验。为了排除异常年份对回归结果的影响，先对LnA和LnS进行标准化处理，1959年和1960年LnA的观测值是平均数2.5个标准差以上，1961年LnS的观测值是平均数的5个标准差以上，这些异常值有可能对系数产生显著影响。表3中第二列去掉1960年LnA的观测值，第三列去掉1959年和1960年LnA的观测值，第四列在第三列的基础上又去掉了1961年LnS的观测值。为了避免农业产出和工业产出相互影响导致回归结果出现偏差，第五列用粮食实际产量作为农业增加值的工具变量。从结果看，工业产出变动率滞后项的系数在0.3上下波动，除第三列在10％的显著性水平上通过检验外，第二、第四、第五列均在1％的水平上通过了t检验。DLnA的系数有显著提高，随着1960年、1959年、1961年三个异常年份的排除，t值大幅度提高，用粮食产量代替了农业增加值变量后，该项系数在10％的显著性水平上通过了检验。误差修正项的系数和t检验的显著性水平除第四列有所下降外，其它各列均在1％的显著性水平上通过检验。这表明，农业产出波动和工业产出波动之间的误差修正现象是非常明显的和稳定的。
表3 对基本回归式误差修正模型的稳健性检验
基本回归 去掉 去掉 去掉 使用工具
1960年LnA 1960年LnA1961年LnS变量
1959年LnA1960年LnA代替LnA
1959年LnA
DLnS(-1)0.43 0.38 0.23 0.26 0.42
(3.89[***]) (3.36[***])
(1.84[*])(2.55[**])
(3.75[***])
DLnA0.37 0.51 0.79 0.87 0.49
(1.59)
(2.12[**])(3.10[***]) (4.06[***]) (1.70[*])
μ(-1) -0.28-0.34 -0.40-0.17-0.28
(-3.92[***]) (-4.38[***]) (-5.12[***]) (-2.10[*])
(-3.90[***])
标准差 0.13 0.13 0.12 0.10 0.13
DW 1.81 1.25 1.24 1.38 1.84
注：括号内的值表示t统计量，***表示显著性水平在1％以内，**表示显著性水平在5％以内，*表示显著性水平在10％以内。
五、结论
本文的模型既描述了农业增长与工业增长之间的长期关系，又描述了围绕长期趋势的短期波动。从长期看，尽管农业产出的比重在下降，但农业产出与工业产出之间保持着一种稳定的关系。从短期看，农业增长率波动是解释工业增长率短期波动的最重要因素，农业增长率的波动可以直接影响下一年的工业增长率。可见，农业增长仍是工业增长的重要基础。虽然农业在我国GDP中的比重已降至不足20％，但我国没有完成对传统农业的改造，农业人口占总人口中比重仍在60％左右，二元经济的特征仍非常明显。只要这种二元结构存在，农业增长对工业增长的这种决定性影响就不会消除。在现阶段，我国应把农业发展放在突出位置上，彻底摒弃一切不利于农业和农村发展的政策，加大对农业的投入力度，加快农业现代化和城乡一体化步伐。只有实现农业现代化，才能保证工业和国民经济的长期稳定增长。